一般说的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默认是true【在src/caffe/caffe.proto】 训练时:use_global_states:false 测试时:use_global_states:true ...
以前使用Caffe的时候没注意这个,现在使用预训练模型来动手做时遇到了。在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层,这个坑在 实战Google深度学习框架 第二版这本书P 里只是提了一句,没有做出解答。 书中说训练时和测试时使用的参数is training都为True,然后给出了一个链接供参考。本人刚开始使用时也是按照书中的做法没有改动,后来从 ...
2018-10-24 10:57 0 7256 推荐指数:
一般说的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默认是true【在src/caffe/caffe.proto】 训练时:use_global_states:false 测试时:use_global_states:true ...
Batch Normalization和Dropout是深度学习模型中常用的结构。但BN和dropout在训练和测试时使用却不相同。 Batch Normalization BN在训练时是在每个batch上计算均值和方差来进行归一化,每个batch的样本量都不大,所以每次计算出来的均值和方差 ...
本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一、从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值 ...
参考:tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积层来说,批量归一化发生在卷积计算之后、应用激活函数之前。训练阶段:如果卷积计算 ...
于深度学习的各个地方,由于在实习过程中需要修改网络,修改的网络在训练过程中无法收敛,就添加了BN层进去 ...
您可能会感到惊讶,但这是有效的。 最近,我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle,David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training Bat ...
论文链接:BN-NAS: Neural Architecture Search with Batch Normalization 1. Motivation 之前的One-shot NAS工作在搜索过程中有两个特点: 训练所有模块的参数 使用在验证集上的准确率作为评价指标 ...
训练一个分类网络,没想到预测结果为一个定值。 找了很久发现,是因为tensor的维度的原因。 注意:我说的是我的label数据的维度。 我的输入是: 我使用的损失函数: 所以我需要将y_的 维度转化为(batch_size,10034) 我使用 ...